LeCun在访谈中赞扬DeepSeek的开源成果，认为其将惠及全球。他指出，AI系统仍然“愚蠢”，需要理解物理世界。对OpenAI的“星际之门”项目持保留态度，强调AI发展应依赖开放研究。

本论文通过增强开源LLaMA模型，解决泰米尔语在多语言环境中的表现不足。采用LoRA方法进行高效训练，并引入泰米尔语翻译的Alpaca和OpenOrca数据集。实验结果表明，泰米尔语文本生成性能显著提升，推动印度语言模型的应用。我们公开模型和数据集，以促进开放研究与创新。

本研究提出了一种减轻文本到图像模型中社会偏见的方法，通过多样的文本提示和合成数据微调模型，减少了感知肤色和性别方面的偏见。多样性微调模型在群体公平指标上有显著提高。该研究将公开发布代码以推动开放研究。